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基于这一新技术，团队再利用阿塔卡马大型毫米波/亚毫米波阵列（ALMA）在2017年4月11日的观测结果，研究了无线电波长的耀斑的3D外观。用这个数据集重建3D图像，会因为距离和亮度变化颗粒细节而存在困难，因而研究团队用一种基于神经网络的新计算机技术，并利用黑洞的预测物理性质和电磁辐射过程对该神经网络进行约束。
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在此背景下，人工智能的核心技术——深度学习展现出独特的优势。深度学习的设计本就源自对大数据的需求，数据处理不仅是它的强项，也是其生存和发展的基础。深度学习能在大量数据中找出规律，减轻数据爆炸带来的挑战。例如，人工实验员一天难以完成的重复实验，通过自动化平台在一天内便可高效完成上百次，大幅提高实验数据的准确性和一致性，而高质量的实验数据正是模拟和训练的基础。
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